提升学习算法简述：AdaBoost, GBDT和XGBoost
1. 历史及演进 提升学习算法，又常常被称为Boosting，其主要思想是集成多个弱分类器，然后线性组合成为强分类器。为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法？其实这是有一定的理论基础的。1988年，Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念，他们指出，在概率 ...
原文：GBDT算法简述
提升决策树GBDT 梯度提升决策树算法是近年来被提及较多的一个算法，这主要得益于其算法的性能，以及该算法在各类数据挖掘以及机器学习比赛中的卓越表现，有很多人对GBDT算法进行了开源代码的开发，比较火的是陈天奇的XGBoost和微软的LightGBM 一 监督学习 监督学习的主要任务 监督学习是机器学习算法中重要的一种，对于监督学习，假设有m个训练样本： 其中， ，如分类问题 也可以为连续值，如回归 ...
2018-08-05 12:57 0 895 推荐指数：
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Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting是串行式集成学习方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。Boosting系列算法里最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient ...
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GBDT算法用于分类问题
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46445201 GBDT算法概述 GBDT是boosting算法的一种，按照boosting的思想，在GBDT算法的每一步，用一棵决策树去拟合当前学习器的残差，获得一个新的弱学习器。将这每一步的决策树组合起来，就得到了一个强 ...